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weixin_37659322
android
protectedContextmContext;publicvoidsetContext(Contextcontext){mContext=context;}@OverrideprotectedvoidonCreate(BundlesavedInstanceState){//dosomething....setContext(this);//dosomething....}StringResou
- MeanShift聚类分割算法
点云学习
c++pcl点云处理聚类算法pcl点云处理PCL3D视觉
目录1MeanShift算法的数学原理1.密度估计2.均值向量计算3.位置更新4.收敛条件2MeanShift算法的详细步骤1初始化2迭代过程3聚类3示例代码1MeanShift算法的数学原理MeanShift算法的核心思想是通过在高维空间中计算密度梯度并进行移动,找到数据点的密度峰值,从而实现聚类。下面详细介绍该算法的数学原理和每一步的推理公式。1.密度估计MeanShift算法通过核密度估计(
- Mean Shift聚类算法深度解析与实战指南
万事可爱^
机器学习修仙之旅#无监督学习算法聚类数据挖掘MeanShift均值漂移聚类均值算法
一、算法全景视角MeanShift(均值漂移)是一种基于密度梯度上升的非参数聚类算法,无需预设聚类数量,通过迭代寻找概率密度函数的局部最大值完成聚类。该算法在图像分割、目标跟踪等领域有广泛应用,尤其擅长处理任意形状的密度分布。二、核心原理剖析2.1核密度估计使用核函数对数据分布进行平滑估计,高斯核函数为:K(x)=12πhe−x22h2K(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}h}e^{-
- 聚类算法(K-means)代码实现(鸢尾花数据集)
乔大将军
机器学习算法聚类kmeanspython
目录一、前言二、代码实现1.随即给定初始点并返回,其点个数就是K值2.得到当前每一个样本到K个中心点的距离,得到每个样本距离最近的那个中心点并返回中心点3.更新中心点并返回4.进行训练(迭代)返回最后一次的中心点和簇类中的样本(每个样本距离最近的中心点)5.完整代码三、应用案例1.代码实现2.结果显示3.K=3的聚类结果4.K=4的聚类结果5.总结一、前言本文主要实现K-means这一算法,根据聚
- 【机器学习】平均绝对误差(MAE:Mean Absolute Error)
IT古董
机器学习人工智能机器学习人工智能python
平均绝对误差(MeanAbsoluteError,MAE)是一种衡量预测值与实际值之间平均差异的统计指标。它在机器学习、统计学等领域中广泛应用,用于评估模型的预测精度。与均方误差(MSE)或均方误差根(RMSE)不同,MAE使用误差的绝对值,因此它在处理异常值时更加稳定。1.MAE的定义和公式给定预测值和真实值,MAE的公式为:其中:n是样本总数。是模型的预测值。是对应的真实值。MAE表示了预测值
- 神经网络中的Adam
化作星辰
神经网络人工智能深度学习
Adam(AdaptiveMomentEstimation)是一种广泛使用的优化算法,结合了RMSprop和动量(Momentum)的优点。它通过计算梯度的一阶矩估计(mean)和二阶矩估计(uncenteredvariance),为每个参数提供自适应学习率。Adam由DiederikP.Kingma和JimmyBa在2014年的论文《Adam:AMethodforStochasticOptimi
- Java与C#语法对比及转换
carcarrot
Javajavac#
转载自:https://blog.csdn.net/eray/article/details/1553731Java(J2SE5.0)andC#ComparisonThisisaquickreferenceguidetohighlightsomekeysyntacticaldifferencesbetweenJavaandC#.Thisisbynomeansacompleteoverviewofe
- 机器学习——无监督学习(k-means算法)
张起灵ovo
机器学习入门机器学习算法学习
1、K-Means聚类算法K表示超参数个数,如分成几个类别,K值就取多少。若无需求,可使用网格搜索找到最佳的K。步骤:1、随机设置K个特征空间内的点作为初始聚类中心;2、对于其他每个点计算到K个中心的距离,未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记种类;3、接着对标记的聚类中心之后,重新计算出每个聚类的中心点(平均值);4、如果计算得出的新中心点与原中心点一样,那么结束,否则执行第二步。means表
- oauth身份验证方式_使用OAuth和Passport管理身份验证
cuxiong8996
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oauth身份验证方式用户组列表和信息(UGLI)应用程序开始很好地成形。现在,您可以通过在“具有响应式Web设计的MEAN和UGLICRUD”中设置的CRUD屏幕显示您创建的本地内容。您还可以使用在“MEAN遇见Meetup.com和微数据”中开发的服务来合并来自外部站点的内容。与公众共享会议信息是该项目的重要组成部分。但是,作为用户组组长,我也希望将某些活动限制为该组的注册成员。例如,通过关闭
- AI人工智能机器学习之聚类分析
rockfeng0
人工智能机器学习sklearn
1、概要 本篇学习AI人工智能机器学习之聚类分析,以KMeans、AgglomerativeClustering、DBSCAN为例,从代码层面讲述机器学习中的聚类分析。2、聚类分析-简介聚类分析是一种无监督学习的方法,用于将数据集中的样本划分为不同的组(簇),使得同一组中的样本相似度较高,而不同组之间的样本相似度较低。sklearn.cluster提供了多种聚类算法K均值聚类(K-MeansCl
- Windows 系统下,使用 PyTorch 的 DataLoader 时,如果 num_workers 参数设置为大于 0 的值,报错
张三不嚣张
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在Windows系统下,使用PyTorch的DataLoader时,如果num_workers参数设置为大于0的值,可能会遇到以下错误:RuntimeError:Anattempthasbeenmadetostartanewprocessbeforethecurrentprocesshasfinisheditsbootstrappingphase.Thisprobablymeansthatyoua
- 主成成分分析——MATLAB实现
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主代码:%下面为主要成分分析的程序clear;clc;loadA;%要分析的数据A_aver=mean(A);A_bzc=std(A,0,1);A=(A-A_aver)./A_bzc;%将矩阵A标准化A_xfc=cov(A);%求出A的协方差矩阵[COEFF,latent,explained]=pcacov(A_xfc);zcf=find(latent>1)';%找到特征值大于1的成分以作为我们的
- 文献阅读(part2)--Towards K-means-friendly spaces Simultaneous deep learning and clustering
GUI Research Group
机器学习python深度聚类
学习笔记,仅供参考文章目录AbstractIntroductionBackgroundandRelatedWorksProposedFormulationOptimizationProcedureInitializationviaLayer-wisePre-Training(通过分层预训练进行初始化)AlternatingStochasticOptimizationExperiments合成数据演
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九筠
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目录1什么是Adam1.1基本概念1.2Adam的数学理解1.2.1计算一阶矩估计(mean)1.2.2计算二阶矩估计(uncenteredvariance)1.2.3矫正一阶矩估计(mean)和二阶矩估计(uncenteredvariance)的偏差1.2.4更新模型参数1.3Adam的简单理解2Adam优化算法怎么用2.1导入所需的库和模块2.2定义模型和损失函数2.3定义优化器2.4在训练循
- 【案例】【目标成本编制】利用docx-mailmerge与xlwings实现excel与word自动化办公,节省重复编制文件的时间
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有时候,你也挺可爱的。docx-mailmerge:案例|手册xlwings:官网|手册0.Somethinguseless0.1解题思路本方案利用了word自带的邮件合并功能中的域代码:用域代码去代替你需要从docx中替换的文本,然后利用xlwings去excel表格中取值,把取的值利用docx-mailmerge完成域代码部分的替换。0.2常用技巧域代码显示切换:
- golang:时间转换总结
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在编程中,我们经常会遭遇八小时时间差问题。这是由时区差异引起的,为了能更好地解决它们,我们需要理解几个时间定义标准。GMT(GreenwichMeanTime),格林威治平时。GMT根据地球的自转和公转来计算时间,它规定太阳每天经过位于英国伦敦郊区的皇家格林威治天文台的时间为中午12点。GMT是前世界标准时。UTC(CoordinatedUniversalTime),协调世界时。UTC比GMT更精
- 高斯混合模型(GMM)与K均值算法(K-means)算法的异同
路野yue
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高斯混合模型(GaussianMixtureModel,GMM)和K均值(K-Means)算法都是常用于聚类分析的无监督学习方法,虽然它们的目标都是将数据分成若干个类别或簇,但在实现方法、假设和适用场景上有所不同。1.模型假设K均值(K-Means):假设每个簇的样本点在簇中心附近呈均匀分布,通常是球形的(即每个簇的数据点彼此之间的距离相对均匀,具有相同的方差)。每个簇通过一个中心点来表示(即质心
- 机器学习_18 K均值聚类知识点总结
数据媛
机器学习均值算法聚类pythonscikit-learnpandasnumpy
K均值聚类(K-meansClustering)是一种经典的无监督学习算法,广泛应用于数据分组、模式识别和降维等领域。它通过将数据划分为K个簇,使得簇内相似度高而簇间相似度低。今天,我们就来深入探讨K均值聚类的原理、实现和应用。一、K均值聚类的基本概念1.1K均值聚类的目标K均值聚类的目标是将数据集划分为K个簇,使得每个簇内的数据点尽可能接近,而不同簇之间的数据点尽可能远离。具体来说,K均值聚类最
- 评价指标 MAE、MSE、RMSE、MRE
雅俗共赏100
算法
1、MAE(MeanAbsoluteError-平均绝对误差):2、MSE(MeanSquaredError-均方误差):3、RMSE(RootMeanSquaredError-均方根误差):4、MRE(MeanRelativeError-平均相对误差):
- 《Operating System Concepts》阅读笔记:p50-p61
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《OperatingSystemConcepts》学习第9天,p50-p61总结,总计12页。一、技术总结1.systemcall(1)定义Theprimaryinterfacebetweenprocessesandtheoperatingsystem,providingameanstoinvokeservicesmadeavailablebytheoperatingsystem.二、英语总结(生
- 141,【1】buuctf web [SUCTF 2019]EasyWeb
rzydal
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进入靶场代码审计18){die('Oneinchlong,oneinchstrong!');}//使用正则表达式检查$hhh是否包含特定字符集(包括一些常见字符和控制字符等),如果包含则终止脚本执行if(preg_match('/[\x00-0-9A-Za-z\'"\`~_&.,|=[\x7F]+/i',$hhh))die('Trysomethingelse!');//获取$hhh中使用到的字符,
- 大模型(含deepseek r1)本地部署利器ollama的API操作指南
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ollama介绍:Ollama是一个开源的大型语言模型(LLM)平台,旨在让用户能够轻松地在本地运行、管理和与大型语言模型进行交互。它支持多种预训练的大型语言模型(如LLaMA2、Mistral、Gemma、DeepSeek等),并提供了一个简单高效的方式来加载和使用这些模型。出现Error:somethingwentwrong,pleaseseetheollamaserverlogsfordet
- Rust 中使用 :: 这种语法的几种情况
yujunlong3919
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文章目录1.访问模块成员:2.访问关联函数或静态方法:3.访问trait的关联类型或关联常量4.指定泛型类型参数1.访问模块成员:modutils{pubfndo_something(){/*...*/}}letresult=utils::do_something();2.访问关联函数或静态方法:structMyStruct;implMyStruct{fnnew()->Self{MyStruct}
- 训练与优化
钰见梵星
小土堆PyTorch深度学习深度学习pytorch人工智能
训练与优化损失函数与反向传播损失函数能够衡量神经网络输出与目标值之间的误差,同时为反向传播提供依据,计算梯度来优化网络中的参数。torch.nn.L1Loss计算所有预测值与真实值之间的绝对差。参数为reduction:'none':不对损失进行任何求和或平均,返回每个元素的损失。'mean':对损失进行平均,默认选项。'sum':对所有样本的损失进行求和。importtorchinput=tor
- Android中Handler的post(Runnable)用法
莫空0000
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privateHandlermhandler=newHandler();privatevoidabc(){newThread(newRunnable(){@Overridepublicvoidrun(){try{/*dosomething*///里面执行的事件是被handler放在主线程中执行的,与Run所在线程无关。//.post方法一般用于更新UImhandler.post(newRunnab
- 《Operating System Concepts》阅读笔记:p1-p1
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《OperatingSystemConcepts》学习第1天,p1-p1总结,总计1页。一、技术总结无。二、英语总结(生词:1)1.intermediary(1)intermediary:inter-(“between,among”)+medius(“middle”)c.intermediaryoriginallyreferredtosomethingorsomeonethatis“inthemi
- 【rknn】onnx转rknn脚本解读以及函数解读(版本V1.7.3)
阿颖&阿伟
【11-1】rknn开发板rknn模型转换
目录1.RKNN()示例:2.rknn.config()batch_size:mean_values:std_values:channel_mean_value:epochs:reorder_channel:force_builtin_permneed_horizontal_merge:quantized_dtype:quantized_algorithmmmse_epoch:optimizati
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ML&DLpytorchpythonhuggingface
huggingface/pytorch-image-models1.使用技巧1.1.训练指令单卡:pythontrain.py--pretrained--input-size3224224--mean000--std111--batch-size128--validation-batch-size128--color-jitter-prob0.2--grayscale-prob0.2--gauss
- K-means聚类:解锁数据隐藏结构的钥匙
小村学长毕业设计
kmeans聚类机器学习
K-means聚类:解锁数据隐藏结构的钥匙在机器学习的广阔领域中,无监督学习以其独特的魅力吸引了众多研究者和实践者。其中,K-means聚类作为一种经典且实用的无监督学习算法,以其简单高效的特点,广泛应用于市场细分、图像分割和基因聚类等领域。本文将深入探讨K-means聚类的工作原理、应用实例及其在这些领域中的具体应用,旨在揭示其如何智能划分数据,解锁隐藏结构,为相关领域提供精准导航。一、K-me
- CE339 “Pacman” video game
后端
CE339Assignment2:“Pacman”videogameAssignmentobjectivesThisdocumentspecifiesthesecondcourseworkassignmenttobesubmittedbystudentstakingCE339.Thisassignmentismorechallengingthanthefirstoneanditismeanttop
- java封装继承多态等
麦田的设计者
javaeclipsejvmcencapsulatopn
最近一段时间看了很多的视频却忘记总结了,现在只能想到什么写什么了,希望能起到一个回忆巩固的作用。
1、final关键字
译为:最终的
&
- F5与集群的区别
bijian1013
weblogic集群F5
http请求配置不是通过集群,而是F5;集群是weblogic容器的,如果是ejb接口是通过集群。
F5同集群的差别,主要还是会话复制的问题,F5一把是分发http请求用的,因为http都是无状态的服务,无需关注会话问题,类似
- LeetCode[Math] - #7 Reverse Integer
Cwind
java题解MathLeetCodeAlgorithm
原题链接:#7 Reverse Integer
要求:
按位反转输入的数字
例1: 输入 x = 123, 返回 321
例2: 输入 x = -123, 返回 -321
难度:简单
分析:
对于一般情况,首先保存输入数字的符号,然后每次取输入的末位(x%10)作为输出的高位(result = result*10 + x%10)即可。但
- BufferedOutputStream
周凡杨
首先说一下这个大批量,是指有上千万的数据量。
例子:
有一张短信历史表,其数据有上千万条数据,要进行数据备份到文本文件,就是执行如下SQL然后将结果集写入到文件中!
select t.msisd
- linux下模拟按键输入和鼠标
被触发
linux
查看/dev/input/eventX是什么类型的事件, cat /proc/bus/input/devices
设备有着自己特殊的按键键码,我需要将一些标准的按键,比如0-9,X-Z等模拟成标准按键,比如KEY_0,KEY-Z等,所以需要用到按键 模拟,具体方法就是操作/dev/input/event1文件,向它写入个input_event结构体就可以模拟按键的输入了。
linux/in
- ContentProvider初体验
肆无忌惮_
ContentProvider
ContentProvider在安卓开发中非常重要。与Activity,Service,BroadcastReceiver并称安卓组件四大天王。
在android中的作用是用来对外共享数据。因为安卓程序的数据库文件存放在data/data/packagename里面,这里面的文件默认都是私有的,别的程序无法访问。
如果QQ游戏想访问手机QQ的帐号信息一键登录,那么就需要使用内容提供者COnte
- 关于Spring MVC项目(maven)中通过fileupload上传文件
843977358
mybatisspring mvc修改头像上传文件upload
Spring MVC 中通过fileupload上传文件,其中项目使用maven管理。
1.上传文件首先需要的是导入相关支持jar包:commons-fileupload.jar,commons-io.jar
因为我是用的maven管理项目,所以要在pom文件中配置(每个人的jar包位置根据实际情况定)
<!-- 文件上传 start by zhangyd-c --&g
- 使用svnkit api,纯java操作svn,实现svn提交,更新等操作
aigo
svnkit
原文:http://blog.csdn.net/hardwin/article/details/7963318
import java.io.File;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.tmatesoft.svn.core.SVNCommitInfo;
import org.tmateso
- 对比浏览器,casperjs,httpclient的Header信息
alleni123
爬虫crawlerheader
@Override
protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) throws ServletException, IOException
{
String type=req.getParameter("type");
Enumeration es=re
- java.io操作 DataInputStream和DataOutputStream基本数据流
百合不是茶
java流
1,java中如果不保存整个对象,只保存类中的属性,那么我们可以使用本篇文章中的方法,如果要保存整个对象 先将类实例化 后面的文章将详细写到
2,DataInputStream 是java.io包中一个数据输入流允许应用程序以与机器无关方式从底层输入流中读取基本 Java 数据类型。应用程序可以使用数据输出流写入稍后由数据输入流读取的数据。
- 车辆保险理赔案例
bijian1013
车险
理赔案例:
一货运车,运输公司为车辆购买了机动车商业险和交强险,也买了安全生产责任险,运输一车烟花爆竹,在行驶途中发生爆炸,出现车毁、货损、司机亡、炸死一路人、炸毁一间民宅等惨剧,针对这几种情况,该如何赔付。
赔付建议和方案:
客户所买交强险在这里不起作用,因为交强险的赔付前提是:“机动车发生道路交通意外事故”;
如果是交通意外事故引发的爆炸,则优先适用交强险条款进行赔付,不足的部分由商业
- 学习Spring必学的Java基础知识(5)—注解
bijian1013
javaspring
文章来源:http://www.iteye.com/topic/1123823,整理在我的博客有两个目的:一个是原文确实很不错,通俗易懂,督促自已将博主的这一系列关于Spring文章都学完;另一个原因是为免原文被博主删除,在此记录,方便以后查找阅读。
有必要对
- 【Struts2一】Struts2 Hello World
bit1129
Hello world
Struts2 Hello World应用的基本步骤
创建Struts2的Hello World应用,包括如下几步:
1.配置web.xml
2.创建Action
3.创建struts.xml,配置Action
4.启动web server,通过浏览器访问
配置web.xml
<?xml version="1.0" encoding="
- 【Avro二】Avro RPC框架
bit1129
rpc
1. Avro RPC简介 1.1. RPC
RPC逻辑上分为二层,一是传输层,负责网络通信;二是协议层,将数据按照一定协议格式打包和解包
从序列化方式来看,Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers和Avro应该是属于同一个级别的框架,都能跨语言,性能优秀,数据精简,但是Avro的动态模式(不用生成代码,而且性能很好)这个特点让人非常喜欢,比较适合R
- lua set get cookie
ronin47
lua cookie
lua:
local access_token = ngx.var.cookie_SGAccessToken
if access_token then
ngx.header["Set-Cookie"] = "SGAccessToken="..access_token.."; path=/;Max-Age=3000"
end
- java-打印不大于N的质数
bylijinnan
java
public class PrimeNumber {
/**
* 寻找不大于N的质数
*/
public static void main(String[] args) {
int n=100;
PrimeNumber pn=new PrimeNumber();
pn.printPrimeNumber(n);
System.out.print
- Spring源码学习-PropertyPlaceholderHelper
bylijinnan
javaspring
今天在看Spring 3.0.0.RELEASE的源码,发现PropertyPlaceholderHelper的一个bug
当时觉得奇怪,上网一搜,果然是个bug,不过早就有人发现了,且已经修复:
详见:
http://forum.spring.io/forum/spring-projects/container/88107-propertyplaceholderhelper-bug
- [逻辑与拓扑]布尔逻辑与拓扑结构的结合会产生什么?
comsci
拓扑
如果我们已经在一个工作流的节点中嵌入了可以进行逻辑推理的代码,那么成百上千个这样的节点如果组成一个拓扑网络,而这个网络是可以自动遍历的,非线性的拓扑计算模型和节点内部的布尔逻辑处理的结合,会产生什么样的结果呢?
是否可以形成一种新的模糊语言识别和处理模型呢? 大家有兴趣可以试试,用软件搞这些有个好处,就是花钱比较少,就算不成
- ITEYE 都换百度推广了
cuisuqiang
GoogleAdSense百度推广广告外快
以前ITEYE的广告都是谷歌的Google AdSense,现在都换成百度推广了。
为什么个人博客设置里面还是Google AdSense呢?
都知道Google AdSense不好申请,这在ITEYE上也不是讨论了一两天了,强烈建议ITEYE换掉Google AdSense。至少,用一个好申请的吧。
什么时候能从ITEYE上来点外快,哪怕少点
- 新浪微博技术架构分析
dalan_123
新浪微博架构
新浪微博在短短一年时间内从零发展到五千万用户,我们的基层架构也发展了几个版本。第一版就是是非常快的,我们可以非常快的实现我们的模块。我们看一下技术特点,微博这个产品从架构上来分析,它需要解决的是发表和订阅的问题。我们第一版采用的是推的消息模式,假如说我们一个明星用户他有10万个粉丝,那就是说用户发表一条微博的时候,我们把这个微博消息攒成10万份,这样就是很简单了,第一版的架构实际上就是这两行字。第
- 玩转ARP攻击
dcj3sjt126com
r
我写这片文章只是想让你明白深刻理解某一协议的好处。高手免看。如果有人利用这片文章所做的一切事情,盖不负责。 网上关于ARP的资料已经很多了,就不用我都说了。 用某一位高手的话来说,“我们能做的事情很多,唯一受限制的是我们的创造力和想象力”。 ARP也是如此。 以下讨论的机子有 一个要攻击的机子:10.5.4.178 硬件地址:52:54:4C:98
- PHP编码规范
dcj3sjt126com
编码规范
一、文件格式
1. 对于只含有 php 代码的文件,我们将在文件结尾处忽略掉 "?>" 。这是为了防止多余的空格或者其它字符影响到代码。例如:<?php$foo = 'foo';2. 缩进应该能够反映出代码的逻辑结果,尽量使用四个空格,禁止使用制表符TAB,因为这样能够保证有跨客户端编程器软件的灵活性。例
- linux 脱机管理(nohup)
eksliang
linux nohupnohup
脱机管理 nohup
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2166699
nohup可以让你在脱机或者注销系统后,还能够让工作继续进行。他的语法如下
nohup [命令与参数] --在终端机前台工作
nohup [命令与参数] & --在终端机后台工作
但是这个命令需要注意的是,nohup并不支持bash的内置命令,所
- BusinessObjects Enterprise Java SDK
greemranqq
javaBOSAPCrystal Reports
最近项目用到oracle_ADF 从SAP/BO 上调用 水晶报表,资料比较少,我做一个简单的分享,给和我一样的新手 提供更多的便利。
首先,我是尝试用JAVA JSP 去访问的。
官方API:http://devlibrary.businessobjects.com/BusinessObjectsxi/en/en/BOE_SDK/boesdk_ja
- 系统负载剧变下的管控策略
iamzhongyong
高并发
假如目前的系统有100台机器,能够支撑每天1亿的点击量(这个就简单比喻一下),然后系统流量剧变了要,我如何应对,系统有那些策略可以处理,这里总结了一下之前的一些做法。
1、水平扩展
这个最容易理解,加机器,这样的话对于系统刚刚开始的伸缩性设计要求比较高,能够非常灵活的添加机器,来应对流量的变化。
2、系统分组
假如系统服务的业务不同,有优先级高的,有优先级低的,那就让不同的业务调用提前分组
- BitTorrent DHT 协议中文翻译
justjavac
bit
前言
做了一个磁力链接和BT种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},因此把 DHT 协议重新看了一遍。
BEP: 5Title: DHT ProtocolVersion: 3dec52cb3ae103ce22358e3894b31cad47a6f22bLast-Modified: Tue Apr 2 16:51:45 2013 -070
- Ubuntu下Java环境的搭建
macroli
java工作ubuntu
配置命令:
$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras
再运行如下命令:
$sudo apt-get install sun-java6-jdk
待安装完毕后选择默认Java.
$sudo update- alternatives --config java
安装过程提示选择,输入“2”即可,然后按回车键确定。
- js字符串转日期(兼容IE所有版本)
qiaolevip
TODateStringIE
/**
* 字符串转时间(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)
* result (分钟)
*/
stringToDate : function(fDate){
var fullDate = fDate.split(" ")[0].split("-");
var fullTime = fDate.split("
- 【数据挖掘学习】关联规则算法Apriori的学习与SQL简单实现购物篮分析
superlxw1234
sql数据挖掘关联规则
关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系。
关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系,根据所挖掘的关联关系,可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息。
例如购物篮分析。牛奶 ⇒ 面包 [支持度:3%,置信度:40%] 支持度3%:意味3%顾客同时购买牛奶和面包。 置信度40%:意味购买牛奶的顾客40%也购买面包。 规则的支持度和置信度是两个规则兴
- Spring 5.0 的系统需求,期待你的反馈
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spring
Spring 5.0将在2016年发布。Spring5.0将支持JDK 9。
Spring 5.0的特性计划还在工作中,请保持关注,所以作者希望从使用者得到关于Spring 5.0系统需求方面的反馈。